{"id":2914,"date":"2023-07-20T03:08:41","date_gmt":"2023-07-20T03:08:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-combinando-difusos\/"},"modified":"2023-07-20T03:08:41","modified_gmt":"2023-07-20T03:08:41","slug":"pandas-combinando-difusos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-combinando-difusos\/","title":{"rendered":"Como realizar correspond\u00eancia difusa em pandas (com exemplo)"},"content":{"rendered":"

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Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer unir dois conjuntos de dados em pandas com base em strings que correspondem de forma imperfeita. Isso \u00e9 chamado de correspond\u00eancia difusa<\/strong> .<\/span><\/p>\n

A maneira mais f\u00e1cil de realizar correspond\u00eancia difusa em pandas \u00e9 usar a fun\u00e7\u00e3o get_close_matches()<\/strong> do pacote difflib<\/strong> .<\/span><\/p>\n

O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

Exemplo: correspond\u00eancia difusa em pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n

Digamos que temos os dois DataFrames panda a seguir que cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios times de basquete:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create two DataFrames\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavericks', 'Nets', 'Warriors', 'Heat', 'Lakers'],\n                    ' points<\/span> ': [99, 90, 104, 117, 100]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavricks', 'Warrors', 'Heat', 'Netts', 'Lakes'],\n                    ' assists<\/span> ': [22, 29, 17, 40, 32]})\n\n#view DataFrames\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n        team points\n0 Mavericks 99\n1 Nets 90\n2 Warriors 104\n3 Heat 117\n4 Lakers 100\n\nprint<\/span> (df2)\n\n       team assists\n0 Mavricks 22\n1 Warriors 29\n2 Heat 17\n3 Netts 40\n4 Lakes 32<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Agora digamos que queremos mesclar os dois DataFrames com base na coluna Equipe<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Como os nomes das equipes s\u00e3o ligeiramente diferentes entre os dois DataFrames, precisamos usar a correspond\u00eancia difusa para encontrar os nomes das equipes que mais correspondem.<\/span><\/p>\n
 Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o get_close_matches()<\/strong> do pacote difflib<\/strong> para fazer isso:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> difflib \n\n#create duplicate column to retain team name from df2\n<\/span>df2[' team_match<\/span> '] = df2[' team<\/span> ']\n\n#convert team name in df2 to team name it most closely matches in df1\n<\/span>df2[' team<\/span> '] = df2[' team<\/span> ']. apply<\/span> (lambda x: difflib. get_close_matches<\/span> (x, df1[' team<\/span> '])[ 0<\/span> ])\n\n#merge the DataFrames into one<\/span>\ndf3 = df1. merge<\/span> (df2)\n\n#view final DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df3)\n\n        team points assists team_match\n0 Mavericks 99 22 Mavricks\n1 Nets 90 40 Nets\n2 Warriors 104 29 Warriors\n3 Heat 117 17 Heat\n4 Lakers 100 32 Lakes<\/strong><\/span><\/pre>\n
 O resultado \u00e9 um quadro de dados contendo cada um dos cinco nomes de equipe do primeiro DataFrame, bem como a equipe que mais se aproxima do segundo DataFrame.<\/span><\/p>\n
 A coluna team_match<\/strong> exibe o nome da equipe do segundo DataFrame que mais se aproxima do nome da equipe do primeiro DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Nota n\u00ba 1<\/strong> : por padr\u00e3o, get_close_matches()<\/strong> retorna as tr\u00eas correspond\u00eancias mais pr\u00f3ximas. No entanto, usando [0]<\/strong> no final da fun\u00e7\u00e3o lambda, s\u00f3 conseguimos retornar a correspond\u00eancia de nome de equipe mais pr\u00f3xima.<\/span><\/p>\n
 Nota n\u00ba 2:<\/strong> voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa da fun\u00e7\u00e3o get_close_matches()<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n
 Como mesclar Pandas DataFrames em v\u00e1rias colunas<\/a>
 Como mesclar dois DataFrames Pandas no \u00edndice
 Pandas Join or Merge: Qual \u00e9 a diferen\u00e7a?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer unir dois conjuntos de dados em pandas com base em strings que correspondem de forma imperfeita. Isso \u00e9 chamado de correspond\u00eancia difusa . A maneira mais f\u00e1cil de realizar correspond\u00eancia difusa em pandas \u00e9 usar a fun\u00e7\u00e3o get_close_matches() do pacote difflib . 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